베타 분포에서 SVEM 전방 선택을 사용할 때 편향 제거 기울기와 절편 계수는 무엇입니까?
이는 베타 배포판뿐만 아니라 모든 SVEM 모델의 특징입니다.
그 이유는 SVEM 모델이 편향되는 경향이 있기 때문입니다. 즉, Y 값이 낮을 때는 과대 예측하고, Y 값이 높을 때는 과소 예측합니다. 편향 보정을 하지 않은 SVEM 모델의 실제 값과 예측 값을 비교해 보면 이러한 편향이 매우 명확하게 드러납니다. 이는 페널티 회귀 모델에서 볼 수 있는 편향-분산 상충 관계의 한 예라고 생각합니다.
우리의 개발 과정에서 이러한 편향을 수정하는 간단한 해결책을 찾았습니다. 바로 Y와 PredY(SVEM) 간의 단순 회귀 분석을 수행하는 것입니다. 편향을 제거하는 기울기와 절편 매개변수는 이 단순 회귀 분석의 매개변수입니다.
도움이 되었으면 좋겠습니다.
2021년 디스커버리 서밋 발표 자료에 이 주제에 대한 간략한 설명이 있습니다.
SVEM: 미국 에너지부(DOE)에 적용된 머신러닝(2021-US-45MP-847) - JMP 사용자 커뮤니티
